1.一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：
S1、攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)；
S2、對采集的圖像數(shù)據(jù)的圖像像素點進行特征分類；
S3、對特征分類后的圖像數(shù)據(jù)，提取手部位置特征、判斷時間閾值特征、提取唇部動作特征以及提取手機線條輪廓特征；
S4、根據(jù)步驟S3中的各個特征，分別建立手部位置特征的違規(guī)通話準則、唇部動作特征的違規(guī)通話準則以及手機條輪廓特征的違規(guī)通話準則；
S5、判定駕駛員是否違規(guī)通話：若駕駛員存在步驟S4中3項違規(guī)通話準則中至少的2項時，則判定駕駛員正在進行違規(guī)通話。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S1，其具體為：攝像頭采集交通場景中的圖像數(shù)據(jù)，并將采集的圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理：將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，將灰度圖像進行縮小，并進行直方圖均衡化處理；所述攝像頭為車外高清攝像頭或車載監(jiān)控。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S2的特征分類，其具體為：對圖像像素點首先進行Haar特征分類；然后對進行Haar特征分類后的圖像像素點再進行LBP特征分類；最后對圖像像素點構(gòu)建Haar特征和LBP特征級聯(lián)的人臉感興趣AOI區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S3的提取手部位置特征，具體為：
運用手部膚色模型方法進行手部位置檢測，在手部位置檢測過程中，還包括一項臉部膚色映射技術(shù)：臉部面積大，膚色特征明顯，將臉部膚色特征進行提取，再將膚色特征映射到感興趣區(qū)域內(nèi)進行手部膚色的檢測。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S4的手部位置特征的違規(guī)通話準則指：對駕駛員打電話的生理特點進行統(tǒng)計，判斷手部位置在感興趣的區(qū)域內(nèi)是否停留超過一定的時間，若超過，則定義為違規(guī)通話準則。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S3的提取唇部動作特征，其具體為：
1)首先檢測唇部所在區(qū)域，根據(jù)人臉的拓撲結(jié)構(gòu)分布，得到唇部位于人臉的下半部分，選擇高為人臉下1/2、寬為人臉中間3/4的矩形區(qū)域作為粗略估計的唇部所在區(qū)域；
2)在得到唇部所在區(qū)域后，根據(jù)唇部皮膚顏色和臉部皮膚顏色，使用Fisher判別法進行區(qū)分，得到唇部；
3)在得到唇部后，進行唇部的動作檢測：求出唇部的外接矩形包絡(luò)，得到外接矩形的高和寬，當唇部的外接矩形寬高比大于閾值1.8時，唇部狀態(tài)判定為閉合；當寬高比小于閾值1.8時，判定為張開。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S4，唇部動作特征的違規(guī)通話準則指：若唇部張開，則定義為違規(guī)通話準則。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S3中提取手機線條輪廓特征，其具體為：在圖像數(shù)據(jù)中劃分感興趣區(qū)域，使用模板匹配方法查找手機線條輪廓特征；以及采取粗精結(jié)合的算法迅速鎖定匹配點位置區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于多維信息特征融合的駕駛員違規(guī)通話檢測方法，其特征在于，所述步驟S4中手機條輪廓特征的違規(guī)通話準則指的是：若在感興趣區(qū)域內(nèi)存在手機線條輪廓，則定義為違規(guī)通話準則。